از مهم‌ترین ویژگی‌های انسان باهوش‌بودن اوست. انسان توانایی دارد تا تقریبا همه‌چیز را یاد بگیرد. البته‌که بعضی حیوانات هم تاحدی این توانایی را دارند. اما اشیا نمی‌توانند چیزی را یاد بگیرند یا حرف بزنند و ارتباط برقرار کنند. پس وقتی شما به موبایلتان دستوراتی می‌دهید تا انجام دهد یا وقتی‌ با یک روبات حرف می‌زنید، با چه‌چیزی ارتباط برقرار می‌کنید؟ آیا غیراز این است که شما درواقع با یک شی صحبت می‌کنید؟ 

ماشین‌ها هم می‌توانند یاد بگیرند و باهوش شوند. ماشین‌ها هم می‌توانند انسان را بشناسند. ماشین‌ها می‌توانند کارهایی انجام دهند که برای آن برنامه‌ریزی نشدند. ماشین‌ها می‌توانند خودشان را بهتر کنند. بله! با ماشین لرنینگ (Machine Learning) اشیا یا همان چیزها هم ممکن است باهوش شوند. 

از پیشرفت‌هایی که هرروز در حوزه‌ی ماشین لرنینگ اتفاق می‌افتد برگشتی وجود ندارد. ماشین لرنینگ هرروز کاربردهای تازه‌تری پیدا می‌کند و صنعتی‌تر و تجاری‌تر می‌شود. در سال ۲۰۲۲ نه‌‌فقط کاربردهای قبلی ماشین لرنینگ ارتقا پیدا کرده، بلکه از یادگیری ماشین در حوزه‌های جدیدی استفاده شده است. در این محتوا قصد دارم تا شما را با ۵تا از جالب‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ در سال ۲۰۲۲ آشنا کنم. 

جالب‌ ترین کاربرد های ماشین لرنینگ در سال ۲۰۲۲

قبل‌از اینکه جالب‌ ترین کاربردها را معرفی کنم، بهتر است خیلی مختصر بگویم که ماشین لرنینگ یعنی چه. البته در مقدمه هم اشاره‌ای به اینکه ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست شد. ما فکر می‌کنیم برای اینکه ماشین‌ها کارهایی را انجام دهند باید دستوراتی به آن‌ها داد. اما همه‌ی ماشین‌ها این‌طور نیستند. از زمانی‌که علم هوش مصنوعی متولد شد، انسان قادر شد تا بااستفاده از الگوریتم‌ها ماشین‌ها را آموزش دهد. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی هستند. با یادگیری ماشین دیگر نیازی نیست تا به ماشین‌ها همه‌چیز را دستور داد. آن‌ها می‌توانند با پیدا‌کردن الگوها و روابط میان داده‌های اولیه کارهایی انجام دهند که برای انجامشان برنامه‌ریزی نشدند. 

Machine learning is an umbrella term for a set of techniques and tools that help computers learn and adapt on their own.

 ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین اصطلاحی است کلی برای نامیدن مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و ابزارها که به کامپیوترها کمک می‌کنند تا یاد بگیرند و خودشان را با شرایط و داده‌های جدید تطبیق دهند. 

اگر علاقه‌مند هستید تا بیشتر درباره‌ی یادگیری عمیق بدانید، مقاله‌ی «یادگیری عمیق از گذشته تا امروز» را مطالعه کنید. 

۱. کاربرد‌ های ماشین لرنینگ در شبکه‌های اجتماعی

ماشین لرنینگ در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. می‌شود ادعا کرد که از پرکاربردترین این حوزه‌ها، استفاده‌هایی است که شبکه‌های اجتماعی مختلف برای شناختن کاربرانشان از یادگیری ماشین می‌کنند. مطمئن باشید کاربرد ماشین لرنینگ برای بهبود تعامل ما با شبکه‌های اجتماعی هرروز بیشتر می‌شود. 

 شاید دقت نکرده باشید که هربار که فیسبوک یا اینستاگرام را باز می‌کنید، درواقع دارید به یادگیری الگوریتمی کمک می‌کنید. بله!‌ هربار که شما پستی را لایک می‌کنید یا حتی پستی را باز می‌کنید و می‌بینید، چیز جدیدی را درباره‌ی علایق و خودتان به الگوریتم‌های ماشین لرنینگ فیسبوک یا شبکه‌های اجتماعی دیگر می‌گویید. براساس اطلاعاتی که کاربر از خودش دراختیار الگوریتم‌ها قرار می‌دهد، کسی یا پستی در این شبکه‌ها به او پیشنهاد داده می‌شود. 

۲. کاربرد های ماشین لرنینگ در تحلیل احساسات افراد

تحلیل احساسات افراد (گوینده یا نویسنده‌) از جدید‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. تصور کنید شما برای رئیستان ایمیلی فرستادید و از او درخواست کردید که با مرخصی شما برای چندروز موافقت کند. او درخواست شما را بررسی و رد می‌کند. شما ایمیل دومی می‌زنید و از او به‌ظاهر برای اینکه درخواست شما را بررسی کرده تشکر می‌کنید و می‌گویید که اصلا به مرخصی نیازی نداشتید! اما درباطن بسیار عصبانی و ناراحت هستید و احساس می‌کنید دیگر نمی‌توانید در این شرکت کار کنید. الگوریتمی می‌تواند احساس واقعی شما را هنگام نوشتن آن ایمیل تشخیص دهد! فکر کنید این الگوریتم تحلیل‌گر احساسات چه کارها می‌تواند بکند!

دیگر هیچ نویسنده یا گوینده‌ای نمی‌تواند احساسات واقعی‌اش را پنهان کند. این کاربرد ماشین لرنینگ برای کسب‌وکارها و شناختن احساس واقعی کاربران و مشتریان به محصولاتشان بسیار بسیار مهم است. همچنین با این تحلیل‌گر می‌توان فهمید کسی‌‌که در سایتی توصیه یا معرفی یا نقدی از محصولی را  نوشته، واقعا حقیقت را نوشته یا احساسات واقعی‌اش را پنهان کرده است. 

۳. کاربرد های یادگیری ماشین در حفاظت از محیط‌زیست

به‌نظر من این جذاب‌ترین و جالب‌ترین کاربرد ماشین لرنینگ است. انسان می‌تواند با کمک‌گرفتن از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و قدرت پیش‌بینی این الگوریتم‌ها به محیط‌زیست و حفظ گونه‌های درمعرض انقراض کمک کند. این عالی و بسیار امید‌بخش است. البته تا توسعه‌ی این کاربرد برای کنترل بحران‌های زیست‌محیطی و تغییرات اقلیمی کمی زمان لازم است. اما مهم این است که دانشمندان این مسیر را درپیش گرفتند. 

اگر بخواهم مثال دقیق‌تری از این کاربرد بزنم، باید بگویم که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌‌توانند تغییرات جمعیتی را در گونه‌هایی از  پستانداران دریایی که در‌معرض انقراض هستند پیش‌بینی کنند. دانشمندان با شناسایی این گونه‌ها در مناطق مختلف جهان و زیرنظرگرفتن جمعیت باقی‌مانده از آن‌‌ها و نظارت بر رفتارشان، تلاش می‌کنند تا راهکارهایی برای افزایش جمعیت این گونه‌ها پیدا کنند. 

اگر می‌خواهید بیشتر درباره‌ی ارتباط پایتون با ماشین لرنینگ بدانید، « ۹ سرور دیسکورد برای متخصصان پایتون و ماشین لرنینگ» را بخوانید. 

۴. کاربرد های یادگیری ماشین در ارتقای کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی

از دیگر کاربردهای بسیار مهم و مفید ماشین لرنینگ که بر زندگی آدم‌های زیادی تاثیر مثبت می‌گذارد، کاربردهای مختلفی است که یادگیری ماشین در بخش‌های مختلف سیستم بهداشت و درمان پیدا کرده است. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارتقای مدیریت و کیفیت خدمات در این بخش‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ می‌توانند متوسط زمانی را که بیماران باید در بخش اورژانس منتظر بمانند پیش‌بینی کنند. این کاربرد مخصوصا در زمان بحران‌ها و حوادث که بیمارستان‌ها با تعداد مراجعان اورژانسی زیادی روبرو می‌شوند بسیار کمک‌کننده است و جان انسان‌ها را نجات می‌دهد. مثال دیگر، کاربرد یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری‌ها و اثربخشی درمان‌‌هایی خاص است. 

۵. کاربرد های ماشین لرنینگ در بانکداری

با ماشین لرنینگ می‌شود ارائه‌ی خدمات بانکی و تعامل مشتریان با بانک‌ها را بهتر و امن‌تر کرد. مهم‌ترین کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بانکداری به‌منظور جلوگیری از حمله‌ی هکرها و  کلاهبرداری و همچنین حفاظت از اطلاعات حساب‌هاست. الگوریتم‌ها می‌توانند سایت‌های جعلی را شناسایی کنند و اجازه ندهند که ازطریق آن سایت‌ها تراکنش مالی صورت بگیرد. 

با ماشین لرنینگ دیگر نیاز نیست تا کارمندان بانک بعضی کارهای تکراری را انجام دهند. با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیاری از روندهای بانکداری خودکار شدند، چیزی‌که از آن با‌عنوان Process Automation نام برده می‌شود. درآینده‌ای نه‌چندان دور تعداد بیشتری از  روندهای اداری و کاغذبازی سیستم‌های بانکی در سراسر دنیا اتوماتیک خواهند شد. همین خودکارشدن مزیت‌های مهم دیگری دارد و آن کاستن از خطاهای انسانی در کارها و همچنین تشخیص سریع ناهمخوانی‌‌ها و تراکنش‌های مشکوک به‌وسیله‌ی الگوریتم‌هاست. 

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

۱. کاربرد های ماشین لرنینگ در سال ۲۰۲۲ نشان می‌دهد که در بیشتر موارد باکمک‌گرفتن از یادگیری ماشین کیفیت زندگی انسان‌ها بهبود می‌‌‌یابد.

۲. بعضی از کاربردهای ماشین لرنینگ ضروری و لازم به‌نظر می‌رسد، مانند کاربردهای یادگیری ماشین در حفاظت از محیط‌زیست که درآینده قطعا توسعه خواهد یافت. 

۳. بی‌شک درآینده هریک از این کاربردها گسترده‌تر و متکامل‌تر خواهد شد. قطعا کاربردهای جدیدی هم به آن‌ها اضافه می‌شود. اگر کسی علاقه‌مند باشد تا سهمی در کمک به آینده‌ی جهان بااستفاده از یادگیری ماشین داشته باشد، اول باید دوره ماشین لرنینگ را باموفقیت پشت سر بگذارد. 

برای نوشتن این محتوا از منابع زیر کمک گرفته شده است:

۱. simplilearn.com 

۲. serokell.io